R: الصيغة الأساسية للغة R

آخر تحديث: 2026-08-26

في الدرس السابق، قمنا بتثبيت R وRStudio وقمنا بتشغيل أول سطر برمجي لنا cat("Hello"). في هذا الدرس، سنقوم بإتقان «العناصر الأربعة الأساسية في بناء الجمل» في لغة R بشكل شامل — التعليقات، والمتغيرات، وعمليات التعيين، والمخرجات. وسيشكل ذلك الأساس للدروس الـ28 التالية.

تختلف قواعد لغة R إلى حد ما عن قواعد اللغات الأخرى: فالتعليقات تستخدم # بدلاً من //، وعمليات التعيين تستخدم عادةً <- بدلاً من =، وتسلسل السلاسل يستخدم paste() بدلاً من +. إن فهم هذه الاختلافات الأربعة يمثل نصف الطريق نحو النجاح عند كتابة كود لغة R.

1. ما ستتعلمه

• كيفية كتابة التعليقات المكونة من سطر واحد والتعليقات المكونة من عدة أسطر في لغة R
• قواعد تسمية المتغيرات وأفضل الممارسات المتعلقة بها
• الاختلافات بين عوامل التعيين الأربعة (<- = -> <<-)
• الاختلافات بين دالتَي الإخراج print() وcat()
• مفهوم الدليل العملي واستخدام مشاريع RStudio
• Rscript تشغيل نصوص R من سطر الأوامر

2. التعليقات: إضافة «تعليقات» إلى الكود

التعليقات هي نص موجه للقراء البشريين؛ أما مترجم لغة R فييتجاهلها تمامًا. ومع ذلك، فإن التعليقات ليست مجرد «زينة» — بل هي أهم أداة تواصل للمبرمج.

(1) لماذا تعتبر التعليقات مهمة؟

تخيل أنك تعود بعد ستة أشهر لتلقي نظرة على الكود الذي كتبته:

# Code without comments:
x <- df %>% filter(age > 18) %>% mutate(group = ifelse(score >= 60, "pass", "fail"))

# Code with Comments:
# Filter 18 Adults aged 18 and older,and by score 60 Classified as "Approved"/Failed both groups
x <- df %>% filter(age > 18) %>% mutate(group = ifelse(score >= 60, "pass", "fail"))

هذا الأخير يمكن فهمه على الفور، بينما يستغرق فهم الأول 5 دقائق. هذه هي قيمة التعليقات.

(2) صيغة التعليقات في لغة R

R تعليقات من سطر واحد فقط (باستخدام #)، دون تعليقات مجمعة من نوع /* */:

(3) كيف أتعامل مع التعليقات متعددة الأسطر؟

لا يدعم لغة R التعليقات متعددة الأسطر بشكل أصلي، ولكن هناك طريقتان للتغلب على ذلك:

# Plan 1: Use this on every line # (Recommendations, Standard Practice)
# Line 1 Comments
# Line 2 Comments
# Line 3 Comments
x <- 10

# Plan 2:RStudio Keyboard Shortcuts(Most Commonly Used)
# Select multiple lines of code → Ctrl+Shift+C (macOS: Cmd+Shift+C)
# RStudio Automatically add to each line #,Click again to remove the comment

3. المتغيرات وقواعد التسمية

المتغيرات هي «حاويات» تُستخدم لتخزين البيانات. لغة R هي لغة ذات أنواع ديناميكية، لذا لا تحتاج إلى إعلان الأنواع مسبقًا؛ بل يمكنك ببساطة تعيين القيم للمتغيرات.

(1) قواعد التسمية (يجب الالتزام بها؛ وإلا سيحدث خطأ)

(2) قواعد تسمية الملفات (موصى بها)

هناك قاعدتان رئيسيتان لتسمية المتغيرات في مجتمع R؛ اختر إحداهما والتزم بها:

يستخدم هذا الدليل التعليمي بشكل ثابت أسلوب snake_case (تمشياً مع أسلوب حزم R الحديثة مثل dplyr و ggplot2).

(3) عرض المتغيرات

# Assignment
x <- 10
y <- 20

# View a Single Variable
x
# [1] 10

# View All Variables(Equivalent to Environment Pane)
ls()
# [1] "x" "y"

4. عامل التعيين: <- مقابل =

يحتوي لغة R على عاملَي تعيين من المستوى الأعلى؛ وهما متكافئان تقريبًا من حيث الوظيفة، لكن يُنصح باستخدام <-.

(1) مقارنة بين أسلوبي الكتابة

# Writing Style 1:<-  (Recommendations)
x <- 10

# Writing Style 2:=   (Available but not recommended)
x = 10

(2) التخصيص العكسي -> والتخصيص الشامل <<-

يحتوي لغة R أيضًا على عاملَي تعيين «متقدمين»:

(3) أهمية المسافات: <- مقابل < -

# Correct: Assignment
x <- 10

# Error: This is "less-than sign" Plus "negative 10" (Comparison x and -10)
x < -10

5. دوال الإخراج: print() مقابل cat()

يحتوي لغة R على دالتين شائعتين للإخراج، تخدمان أغراضًا مختلفة.

(1) جدول يوضح الاختلافات في لمحة سريعة

(2) عرض توضيحي مباشر

name <- "Alice"
age <- 25

# print() -- General Output (with [1] and quotation marks)
print(name)
# [1] "Alice"

# cat() —— Concatenated Output(Recommendations,More flexible)
cat("Name:", name, ",Age:", age, "\n")
# Name: Alice ,Age: 25

(3) وظائف الإخراج الأخرى

6. دليل العمل

عند بدء تشغيل R، يدخل البرنامج إلى دليل العمل بشكل افتراضي، وتتم جميع عمليات قراءة الملفات وكتابتها هناك.

(1) أهمية دليل العمل

graph LR
    A["R Process"] --> B["Working Directory<br/>(work dir)"]
    B --> C["data/sales.csv<br/>(Relative Path = ./data/sales.csv)"]
    B --> D["scripts/clean.R<br/>(Relative Path)"]
    B --> E["output/report.html<br/>(Relative Path)"]
    
    style A fill:#fff3cd
    style B fill:#d4edda

graph LR
    A["R Process"] --> B["Working Directory<br/>(work dir)"]
    B --> C["data/sales.csv<br/>(Relative Path = ./data/sales.csv)"]
    B --> D["scripts/clean.R<br/>(Relative Path)"]
    B --> E["output/report.html<br/>(Relative Path)"]
    
    style A fill:#fff3cd
    style B fill:#d4edda

إذا كان دليل العمل غير صحيح، فلن يتمكن read_csv("data/sales.csv") من العثور على الملف.

(2) عرض دليل العمل وتعيينه

# View the current working directory
getwd()
# [1] "C:/Users/Alice/Documents"

# Set the working directory (Use / or \\, Do not use \)
setwd("C:/Users/Alice/Projects/my_r_project")

(3) النهج الموصى به: مشروع RStudio

إن القيام بذلك يدويًّا setwd() يعرضك لخطر حدوث أخطاء (قد تحدث مشكلات إذا كان المسار يحتوي على أحرف صينية أو مسافات). نوصي باستخدام مشروع RStudio:

graph LR
    A["File → New Project"] --> B["Select New Directory → New Project"]
    B --> C["Enter the project name r-tutorial"]
    C --> D["RStudio Create .Rproj Documents"]
    D --> E["Open later .Rproj<br/>Automatic Working Directory Setup"]

graph LR
    A["File → New Project"] --> B["Select New Directory → New Project"]
    B --> C["Enter the project name r-tutorial"]
    C --> D["RStudio Create .Rproj Documents"]
    D --> E["Open later .Rproj<br/>Automatic Working Directory Setup"]

7. التنفيذ عبر سطر الأوامر: Rscript

إذا كنت ترغب في تشغيل نصوص R (لأغراض الأتمتة أو المهام المجدولة أو الخلفية للويب) دون فتح RStudio، فاستخدم Rscript.

(1) إنشاء برنامج نصي

أنشئ ملفًا جديدًا باسم hello.R في أي مكان:

# hello.R
cat("Hello, World!\n")

(2) التشغيل من سطر الأوامر

افتح المحطة الطرفية (cmd / PowerShell في نظام Windows، و«Terminal» في نظامي macOS وLinux)، وقم بتشغيل الأمر التالي:

Rscript hello.R

النتيجة المتوقعة:

Hello, World!

8. مثال كامل: تدريب شامل على قواعد النحو الأساسية

فيما يلي مثال على مسار عمل كامل يربط بين جميع المفاهيم التي تم تناولها في هذا الدرس.

▶ مثال: برنامج نصي لإدارة معلومات الطلاب

# ============================================
# Student Information Management Script
# File Name:student.R
# ============================================

# 1. Notes:Script Description
# Author:Alice
# Features:Define student information and output it
# Date:2026-07-02

# 2. Variable Assignment (Use <- No need =)
student_name <- "Alice"
student_age <- 20
student_score <- 95.5
is_passed <- TRUE

# 3. Use cat() Output (Recommendations, Flexible Assembly)
cat("=== Student Information ===\n")
cat("Name:", student_name, "\n")
cat("Age:", student_age, "\n")
cat("Score:", student_score, "\n")
cat("Did I pass?:", is_passed, "\n")

# 4. Use print() Debugging (with [1] Index)
print(student_name)
print(student_score)

# 5. Simple Calculations
final_score <- student_score * 0.6 + 100 * 0.4  # 60% End of Term + 40% Usually
cat("\nFinal Results(60% End of Term + 40% Usually):", round(final_score, 2), "\n")

# 6. Delete Variable(Use with caution)
rm(student_name, student_age, student_score, is_passed, final_score)

النتيجة المتوقعة:

=== Student Information ===
Name: Alice
Age: 20
Grades: 95.5
Did I pass?: TRUE
[1] "Alice"
[1] 95.5

Final Results(60% End of Term + 40% Usually): 97.3

(1) الإجراء

❓ أسئلة شائعة

📖 ملخص

• في لغة R، استخدم # لكتابة تعليقات من سطر واحد (لا توجد صيغة /* */ للتعليقات المجمعة)؛ واستخدم اختصار RStudio Ctrl+Shift+C لتعليق عدة أسطر دفعة واحدة
• قواعد تسمية المتغيرات: الأحرف الأبجدية الرقمية، وشرطات التسطير السفلية، والنقاط؛ لا يجوز أن تبدأ المتغيرات برقم؛ يُراعي التمييز بين الأحرف الكبيرة والصغيرة؛ يُنصح باستخدام النمط snake_case
• عامل التعيين المفضل هو <- (وفقًا للأعراف المتبعة في مجتمع R)؛ ويُستخدم = عند تمرير المعلمات إلى الدوال؛ ويجب أن يكون <- محاطًا بمسافات (لتجنب الخلط مع < -)
• وظائف الإخراج: print() عام (مع مؤشر [1])، cat() التسلسل (موصى به، مرن)، message() رسالة عادية، warning() تحذير، stop() خطأ
• لعرض إعدادات دليل العمل، استخدم getwd() / setwd()؛ نوصي بشدة باستخدام مشروع RStudio لتجنب مشاكل المسار.
• استخدم Rscript hello.R لتشغيل نصوص R من سطر الأوامر؛ وهو مناسب لسيناريوهات الأتمتة، وCI/CD، وواجهات برمجة التطبيقات على الويب

📝 تمارين

1. تمرين أساسي: أنشئ نصوصًا برمجية جديدة في RStudio وحدد خمسة متغيرات لتخزين نص (name)، وعمرك (age)، ووزنك (weight، رقم عائم)، وما إذا كنت طالبًا (is_student، قيمة منطقية)، ومدينتك (city). استخدم cat() لربطها معًا في الناتج: «أنا [name]، عمري [age] سنة، وزني [weight] كجم، أعيش في [city]، و[is_student] ما زلت في المدرسة.» التقط لقطة شاشة بعد تشغيل البرنامج النصي واحفظها.

2. تمرين أساسي: أنشئ مشروعًا جديدًا في RStudio باسم r-basics. داخل المشروع، أنشئ برنامجًا نصيًّا باسم variables.R وحدد خمسة متغيرات من أنواع مختلفة (رقمي، حرفي، منطقي، معقد، وفارغ NA). استخدم typeof() للتحقق من نوع كل متغير، وقم بالتقاط لقطة شاشة لنتائج كل من الأوامر الخمسة typeof() واحفظها.

3. مشكلة متقدمة: اكتب برنامجًا نصيًّا يقوم بما يلي: ① يستخدم paste() لربط "Hello" و"World" معًا لتكوين "Hello-World" (sep = "-")؛ ② يستخدم cat() لطباعة النتيجة؛ ③ يستخدم nchar() للتحقق من طول السلسلة المجمعة. بعد تشغيل البرنامج النصي، التقط لقطة شاشة واحفظ مخرجات وحدة التحكم.

4. التحدي: اكتب برنامجًا نصيًّا بلغة R يقوم بما يلي: ① استخدم setwd() لتغيير دليل العمل إلى tempdir() (الدليل المؤقت لـ R)؛ ② استخدم getwd() لعرض دليل العمل الحالي؛ ③ استخدم save.image() لحفظ مساحة العمل في my_workspace.RData؛ ④ استخدم rm(list = ls()) لمسح جميع المتغيرات؛ ⑤ استخدم load("my_workspace.RData") لإعادة التحميل. تحقق من أن جميع المتغيرات لا تزال موجودة بعد إعادة التحميل. بعد تشغيل البرنامج النصي، التقط لقطة شاشة واحفظ الناتج الكامل لجميع الخطوات الخمس.

فريق Web-Tutorial التقني

منصة دروس برمجية يديرها عدة مطورين. كل درس يتم كتابته ومراجعته بواسطة مطورين متخصصين في المجال. نعمل على ضمان دقة وموثوقية المحتوى — إذا لاحظت أي مشكلة، فيرجى إخبارنا.

من نحن